图像的梯度计算的是图像变化的速度，对于边缘部分呢灰度值变换大，梯度值也大，相反则灰度值变化小，梯度值小图像梯度值严格说应该需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差，来得到梯度的近似值以下介绍三种算子的使用Sobel算子、Scharr算子和Laplacian算子 Sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑处理和微分求导运算。 该算子利用局部差寻找边缘Sobe
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2024-02-02 16:44:29
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本文通过此脚本从def文件自动生成。不要直接修改，而是编辑算子定义。 对于算子输入/输出的可辩别的，它可以是可辩别的、不可辩别的或未定义的。如果未指定变量的可辩别的，则该变量具有未定义的可辩别的。 ai.onnx (default) OperatorSince version Abs 13, 6,
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2020-12-21 08:26:00
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卷积卷积定义简单来说就是一个kernel在图像上进行加权求和，用公式可表示为卷积核的锚点指的是这个卷积核更新输出的点，一般为卷积核的中心点；卷积的步长为卷积核在图片上移动一次的距离。卷积边界问题当卷积核移动到图像相边界时，卷积核会有部分位置超出原图的边界，此时无法进行运算，需要将原图像的边界扩充后才能运算。扩充方式BORDER_DEFAULT：用已知边缘镜像填充BORDER_CONSTANTP：用
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2024-08-14 16:17:18
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Transformation：1.mapmap的输入变换函数应用于RDD中所有元素，而mapPartitions应用于所有分区。区别于mapPartitions主要在于调用粒度不同。如parallelize（1 to 10， 3），map函数执行10次，而mapPartitions函数执行3次。2.filter（function）过滤操作，满足filter内function函数为true的RDD内
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2023-08-24 23:36:37
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大家好，我是老兵。Flink基于流编程模型，内置了很多强大功能的算子，可以帮助我们快速开发应用程序。作为Flink开发老手，大多算子的写法和场景想来已是了然于胸，但是使用过程常常会有一些小小的问题:部分算子长时间未用，忘了用法。。某些场景选择什么算子？如何选择？含糊不清。。工欲善其事，必先利其器！快速高效的使用合适的算子开发程序，往往可以达到事半功倍的效果。想着好记性不如烂笔头这个道理，特此整理一
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2024-06-11 13:25:01
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Spark32个常用算子总结1、Transformations算子含义：create a new dataset from an existing on 从已经存在的创建一个新的数据集RDDA---------transformation----------->RDDBmap:map(func)将func函数作用到数据集的每一个元素上，生成一个新的分布式的数据集返回例子：1data = [1
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2023-11-15 13:12:24
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文章目录Operators概述DataStream TransformationsMapFlatMapFilterKeyByReduceWindowWindowAllWindow ApplyWindowReduceUnionWindow JoinInterval JoinWindow CoGroupConnectCoMap, CoFlatMapIteratePhysical Partitioni
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2024-03-29 21:07:00
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从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下三类:Transformation 变换/转换算子，这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。Action &n
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2023-07-10 15:14:15
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RDD算子大全，你想要的我都有一 转换算子TransformRDDSCparallelizetextFilefiltermapValuedistinctunion/++intersectionsubtractcartesiantoDebugStringdependencies二 动作算子ActionRDDfirsttakecollectcountcountByKey&collectAsM
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2023-09-17 07:55:16
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1、Map算子单列value算子def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]//函数签名，进行数据转换，一对一进行(elem,type)例 从apache.log中读取数据，获取指定的urlval datardd = sc.textFile("datas/apache.log",4)
val unit:RDD[String] = datardd.ma
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2023-12-02 22:33:14
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本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识。其实OpenCv
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2023-07-29 18:30:13
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12.0版本的算子，后面的版本以后有了再补充吧，能掌握够用了。Chapter_1_:Classification
1.1 Gaussian-Mixture-Models
1.add_sample_class_gmm
把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上
2.classify_class_gmm
通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类
3. clear_all_class_gmm
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2023-12-28 22:14:09
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laplacian = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])Src: 需要处理的图像，Ddepth: 图像的深度，
原创
2022-06-01 17:42:43
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1 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
3 #include <stdlib.h>
4 #include <stdio.h>
5
6 using namespace cv;
7
8 /** @函数 main */
9 int
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2020-01-09 13:15:00
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卷积应用-图像边缘提取
卷积应用-图像边缘提取
边缘是什么 – 是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，
在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。
如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数
- delta = f(x) – f(x-1), delta越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信号越强
Sobel算子
是离散微分
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2020-05-03 12:50:00
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1. 要求参考Sobel算子能够检测x和y方向的原理，设计合适的模板，能够检测±45°斜方向上的图像细节，分别输出正45度方向和负45度方向的图像细节，以及两者相叠加后的图像结果。将取的图像细节，叠加到原图上，实现图像锐化。2. Sobel算子 用来强调水平边缘，用来
图像变换1.基于OpenCV的边缘检测 canny算子，soble算子，laplacian算子，Scharr滤波器。 边缘检测的步骤： 1.滤波：用滤波器来改善和噪音有关的性能 2.增强：这个的作用是确定图像个点领域强度的变化值。 3.检测：也就是将增强之后的点进行筛选。2.canny算子 目标是找到一个最优的边缘检测算法，有以下三个评价标准 1.低错误率:标识出尽可能多的实际边缘 2.高定位性:
Goal在本教程中，您将学习如何：使用 OpenCV 函数 Laplacian() 来实现 Laplacian 算子的discrete analog离散模拟。Theory1. 在之前的教程中，我们学习了如何使用 Sobel 算子。 这是基于这样一个事实，即在边缘区域，像素强度显示出“跳跃jump”或强度的高变化。 得到强度的一阶导数，我们观察到边缘的特征是最大值，如图所示：2. 而且......如
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2024-10-28 15:56:05
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一.Transform类型算子1.1 Value 类型1.1.1 map 算子介绍 :返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 ,也就是说RDD中每个元素都会执行一次这个方法代码 :// 创建SparkConf 设置本地运行模式
val conf = new SparkConf()
.setMaster("local[1]")
.setAp
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2023-11-21 10:59:42
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简介索贝尔（Sobel）算子索贝尔算子是计算机视觉领域的一种重要处理方法。主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。 索贝尔算子不但产生较好的检测效果，而且对噪声具有平滑抑制作用，但是得到的边缘较粗，且可能出现伪边缘。计算方法：使用函数：Sobel（）函数应用：部分代码示例：int main()
{
Mat src, gray_src,dest;
src = imread
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2024-07-10 21:15:57
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